[发明专利]一种基于样本迁移筛选的光路传输质量预测方法

权利要求书

1.一种基于样本迁移筛选的光路传输质量预测方法，其特征在于，利用目标域的未标记样本对源域样本进行筛选，包括以下步骤：

S1、筛选源域数据：采用孤立森林算法完成样本分类得到相似样本，具体为，先从待筛选样本中选取两个特征x和y，x和y分别为光路的长度与相邻信道的数量，再利用一个超平面对样本进行分隔，经过多次分隔处理后，每一个待筛选样本都与训练样本分隔开，越难被分隔开的样本就被认为与训练样本越相似，即为相似样本，训练样本是来自于目标域的未标记样本，待筛选样本是源域样本；采用的孤立森林算法中，光路每跳所占用的波长信息与相邻信道数量都不相同，根据所占用的波长信息，获得每一跳的相邻信道数量，并将该相邻信道数量特征纳入样本的筛选特征中去，从而实现多个维度的样本筛选；

S2、训练预训练模型：将得到的相似样本对人工神经网络进行训练，得到预训练模型；

S3、微调预训练模型：迁移预训练模型中的一层或几层，将其加入到新的神经网络中，并冻结其参数；利用来自于目标域的少量样本对新的神经网络进行训练，最终得到适用于目标域的QoT预测模型。